Numpy

第12講から第14講までの3回にわたって，機械学習の基礎について学びます． 第12講では，機械学習の基本的な考え方について説明します．

概要 # 第11講では，機械学習などで用いられるベクトル，行列をPython の NumPy ライブラリでどのように扱うかを学びます．

課題11-1 文字列の類似度 # 難易度 :star: 与えられた文字列同士の類似度を求めるプログラムを作成してください． 文字列同士の類似度は，各文字の出現頻度をベクトルとして表し，そのベクトル間のコサイン類似度で求めます． 文字は全て小文字とし，アルファベット以外の文字は無視してください． ファイル名は string_similarity.

Numpyとは # 教科書 p.361（データの高度な取り扱い） Numpy（ナンパイ）は，Pythonの数値計算ライブラリの一つです． ベクトルや行列やその演算を容易に扱え，機械学習に必要な機能が豊富に揃っています． Python で機械学習を行う際には，Numpy を利用することが一般的です．

機械学習とは何かを理解し，機械学習の基本的な考え方について学びます．